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[研究代表者] |
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国立環境研究所 ●安岡善文 |
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[環境庁 国立環境研究所] |
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地球環境研究センター |
●安岡善文・宮崎忠国 |
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社会環境システム部 |
情報解析研究室 |
●田村正行・清水 明 |
●山形与志樹・杉田幹夫 |
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（委託先） |
東京大学生産技術研究所 |
●柴崎亮介 |
千葉大学環境リモートセンシング研究センター |
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●本多嘉明 |
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４５，０７１千円
（平成８年度予算額 １５，６５８千円）
環境を評価する上で、地域の土地被覆や土地利用の状態を正確に把握することは不可欠である。しかしながら、大陸や全球といった広い範囲を対象として、地上調査のみで土地被覆や土地利用の状態を把握することは極めて難しい。本研究では、人工衛星データを利用して広域の土地被覆状況を調査する手法を開発することを目的とする。特に、アジア地域を対象として、１９７０−９０年代のＬＡＮＤＳＡＴ ＭＳＳ、ＴＭ、ＮＯＡＡ ＡＶＨＲＲ等の人工衛星データを用いて各年代の土地被覆分布図を作し、さらにこの２０年間における土地被覆状況の変化、特に、植生分布の変化を評価することを試みる。
平成８年度までに、東南アジア地域をカバーする１９７０−８０年代の高空間分解能センサであるＬＡＮＤＳＡＴ ＴＭ、ＭＳＳデータ約６００シーンを、また、広域、高頻度センサであるＮＯＡＡ ＡＶＨＲＲデータを入手し、一部地域について、対象全域をカバーする衛星モザイク画像を作成した。これらのＬＡＮＤＳＡＴ、ＮＯＡＡデータを利用して東アジアとを対象とする広域土地被覆分類を行うための手法を開発した。特に、局所的な情報を失わずに大陸レベルでの広域情報を抽出するために、高空間分解能センサ（ＬＡＮＤＳＡＴ ＴＭ、ＭＳＳ）データと広域・高観測頻度センサ（ＮＯＡＡ ＡＶＨＲＲ）データを併用した分類手法の開発を試みた。
また、ＬＡＮＤＳＡＴ ＴＭとＮＯＡＡ ＡＶＨＲＲデータを併用して、両者をつなぐスケーリングモデルを開発した。スケーリングモデルは、多くの地球環境問題が、基本的には局地的／地域的事象から発していることから、高分解能ではあるが狭い範囲のみを低頻度で観測するＬＡＮＤＳＡＴ ＴＭデータと、低分解能ではあるが広い範囲を高頻度で観測するＮＯＡＡ ＡＶＨＲＲデータを融合的に利用し、ＴＭからの局所情報をＡＶＨＲＲを用いてより広範囲に外挿することを目的とするものである。
さらに、東アジア、東南アジアの広域分布を粗い分解能で概査するために、米国ＮＡＳＡより提供されたＮＯＡＡ ＡＶＨＲＲデータを基にした東アジア地域の８�卻�解能での時系列植生指数図（１９８２年−１９９０年の月単位データ）から、広域土地被覆分布図を試作した。
土地被覆分布、土地被覆変化、リモートセンシング、東南アジア、人工衛星画像